一、问题
Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及，在此作一总结。
二、Python调用C/C++
1、Python调用C动态链接库
python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。 （1）C语言文件：pycall.c
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/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int foo(int a, int b) { printf("you input %d and %d\n", a, b); return a+b; }
（2）gcc编译生成动态库libpycall.so：gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c。使用g++编译生成C动态库的代码中的函数或者方法时，需要使用extern "C"来进行编译。
（3）Python调用动态库的文件：pycall.py
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import ctypes ll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./libpycall.so") lib.foo(1, 3) print '***finish***'
（4）运行结果：
2、Python调用C++(类)动态链接库
需要extern "C"来辅助，也就是说还是只能调用C函数，不能直接调用方法，但是能解析C++方法。不是用extern "C"，构建后的动态链接库没有这些函数的符号表。 （1）C++类文件：pycallclass.cpp
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#include <iostream> using namespace std; class TestLib { public: void display(); void display(int a); }; void TestLib::display() { cout<<"First display"<<endl; } void TestLib::display(int a) { cout<<"Second display:"<<a<<endl; } extern "C" { TestLib obj; void display() { obj.display(); } void display_int() { obj.display(2); } }
（2）g++编译生成动态库libpycall.so：g++ -o libpycallclass.so -shared -fPIC pycallclass.cpp。 （3）Python调用动态库的文件：pycallclass.py
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import ctypes so = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = so("./libpycallclass.so") print 'display()' lib.display() print 'display(100)' lib.display_int(100)
（4）运行结果：
3、Python调用C/C++可执行程序
（1）C/C++程序：main.cpp
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#include <iostream> using namespace std; int test() { int a = 10, b = 5; return a+b; } int main() { cout<<"---begin---"<<endl; int num = test(); cout<<"num="<<num<<endl; cout<<"---end---"<<endl; }
（2）编译成二进制可执行文件：g++ -o testmain main.cpp。
（3）
Python调用程序：main.py
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import commands import os main = "./testmain" if os.path.exists(main): rc, out = commands.getstatusoutput(main) print 'rc = %d, \nout = %s' % (rc, out) print '*'*10 f = os.popen(main) data = f.readlines() f.close() print data print '*'*10 os.system(main)
（4）运行结果：
4、扩展Python（C++为Python编写扩展模块）
所有能被整合或导入到其它python脚本的代码，都可以被称为扩展。可以用Python来写扩展，也可以用C和C++之类的编译型的语言来写扩展。Python在设计之初就考虑到要让模块的导入机制足够抽象。抽象到让使用模块的代码无法了解到模块的具体实现细节。Python的可扩展性具有的优点：方便为语言增加新功能、具有可定制性、代码可以实现复用等。 为 Python 创建扩展需要三个主要的步骤：创建应用程序代码、利用样板来包装代码和编译与测试。 （1）创建应用程序代码
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int fac(int n) { if (n < 2) return(1); /* 0! == 1! == 1 */ return (n)*fac(n-1); /* n! == n*(n-1)! */ } char *reverse(char *s) { register char t, /* tmp */ *p = s, /* fwd */ *q = (s + (strlen(s) - 1)); /* bwd */ while (p < q) /* if p < q */ { t = *p; /* swap & move ptrs */ *p++ = *q; *q-- = t; } return(s); } int main() { char s[BUFSIZ]; printf("4! == %d\n", fac(4)); printf("8! == %d\n", fac(8)); printf("12! == %d\n", fac(12)); strcpy(s, "abcdef"); printf("reversing 'abcdef', we get '%s'\n", \ reverse(s)); strcpy(s, "madam"); printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \ reverse(s)); return 0; }
上述代码中有两个函数，一个是递归求阶乘的函数fac()；另一个reverse()函数实现了一个简单的字符串反转算法，其主要目的是修改传入的字符串，使其内容完全反转，但不需要申请内存后反着复制的方法。
（2）用样板来包装代码
接口的代码被称为“样板”代码，它是
应用程序
代码与Python解释器之间进行交互所必不可少的一部分。样板主要分为4步：a、包含Python的头文件；b、为每个模块的每一个函数增加一个型如PyObject* Module_func()的包装函数；c、为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组；d、增加模块初始化函数void initModule()。
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int fac(int n) { if (n < 2) return(1); return (n)*fac(n-1); } char *reverse(char *s) { register char t, *p = s, *q = (s + (strlen(s) - 1)); while (s && (p < q)) { t = *p; *p++ = *q; *q-- = t; } return(s); } int test() { char s[BUFSIZ]; printf("4! == %d\n", fac(4)); printf("8! == %d\n", fac(8)); printf("12! == %d\n", fac(12)); strcpy(s, "abcdef"); printf("reversing 'abcdef', we get '%s'\n", \ reverse(s)); strcpy(s, "madam"); printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \ reverse(s)); return 0; } #include "Python.h" static PyObject * Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args) { int num; if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num)) return NULL; return (PyObject*)Py_BuildValue("i", fac(num)); } static PyObject * Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args) { char *orig_str; char *dupe_str; PyObject* retval; if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &orig_str)) return NULL; retval = (PyObject*)Py_BuildValue("ss", orig_str, dupe_str=reverse(strdup(orig_str))); free(dupe_str); #防止内存泄漏 return retval; } static PyObject * Extest_test(PyObject *self, PyObject *args) { test(); return (PyObject*)Py_BuildValue(""); } static PyMethodDef ExtestMethods[] = { { "fac", Extest_fac, METH_VARARGS }, { "doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS }, { "test", Extest_test, METH_VARARGS }, { NULL, NULL }, }; void initExtest() { Py_InitModule("Extest", ExtestMethods); }
Python.h头文件在大多数类Unix系统中会在/usr/local/include/python2.x或/usr/include/python2.x目录中，系统一般都会知道文件安装的路径。
增加包装函数，所在模块名为Extest，那么创建一个包装函数叫Extest_fac()，在Python脚本中使用是先import Extest，然后调用Extest.fac()，当
Extest.fac()被调用时，包装函数
Extest_fac()会被调用，包装函数接受
一个 Python的整数参数，把它转为C的整数，然后调用C的fac()函数，得到一个整型的返回值，最后把这个返回值转为Python的整型数做为整个函数调用的结果返回回去。其他两个包装函数Extest_doppel()和Extest_test()类似。
从Python到C的转换用PyArg_Parse*系列函数，
int PyArg_ParseTuple()：把Python传过来的参数转为C；int PyArg_ParseTupleAndKeywords()与PyArg_ParseTuple()作用相同，但是同时解析关键字参数
；它们
的用法跟C的sscanf函数很像，都接受一个字符串流，并根据一个指定的格式字符串进行解析，把结果放入到相应的指针所指的变量中去，它们的返回值为1表示解析成功，返回值为0表示失败
。
从C到Python的转换函数是PyObject* Py_BuildValue()：把C的数据转为Python的一个对象或一组对象，然后返回之；
Py_BuildValue的用法跟sprintf很像，把所有的参数按格式字符串所指定的格式转换成一个Python的对象。
C与Python之间数据转换的转换代码：
为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组，以便于Python解释器能够导入并调用它们，每一个数组都包含了函数在Python中的名字，相应的包装函数的名字以及一个METH_VARARGS常量，METH_VARARGS表示参数以tuple形式传入。 若需要使用
PyArg_ParseTupleAndKeywords()函数来分析命名参数的话，还需要让这个标志常量与METH_KEYWORDS常量进行逻辑与运算常量 。数组最后用两个NULL来表示函数信息列表的结束。
所有工作的最后一部分就是模块的初始化函数，调用Py_InitModule()函数，并把模块名和ModuleMethods[]数组的名字传递进去，以便于解释器能正确的调用模块中的函数。
（3）编译
为了让新Python的扩展能被创建，需要把它们与Python库放在一起编译，distutils包被用来编译、安装和分发这些模块、扩展和包。
创建一个setup.py 文件，编译最主要的工作由setup()函数来完成：
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#!/usr/bin/env python from distutils.core import setup, Extension MOD = 'Extest' setup(name=MOD, ext_modules=[Extension(MOD, sources=['Extest2.c'])])
Extension()第一个参数是(完整的)扩展的名字，如果模块是包的一部分的话，还要加上用'.'分隔的完整的包的名字。上述的扩展是独立的，所以名字只要写"Extest"就行；sources参数是所有源代码的文件列表，只有一个文件Extest2.c。setup需要两个参数：一个名字参数表示要编译哪个内容；另一个列表参数列出要编译的对象，上述要编译的是一个扩展，故把ext_modules参数的值设为扩展模块的列表。
运行setup.py build命令就可以开始编译我们的扩展了，提示部分信息：
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creating build/lib.linux-x86_64-2.6 gcc -pthread -shared build/temp.linux-x86_64-2.6/Extest2.o -L/usr/lib64 -lpython2.6 -o build/lib.linux-x86_64-2.6/Extest.so
（4）导入和测试
你的扩展会被创建在运行setup.py脚本所在目录下的build/lib.*目录中，可以切换到那个目录中来测试模块，或者也可以用命令把它安装到Python中：python setup.py install，会提示相应信息。
测试模块：
（5）引用计数和线程安全
Python对象引用计数的宏：Py_INCREF(obj)增加对象obj的引用计数，Py_DECREF(obj)减少对象obj的引用计数。Py_INCREF()和Py_DECREF()两个函数也有一个先检查对象是否为空的版本，分别为Py_XINCREF()和Py_XDECREF()。
编译扩展的程序员必须要注意，代码有可能会被运行在一个多线程的Python环境中。这些线程使用了两个C宏Py_BEGIN_ALLOW_THREADS和Py_END_ALLOW_THREADS，
通过将代码和线程隔离
，保证了运行和非运行时的安全性，由这些宏包裹的代码将会允许其他线程的运行。
三、C/C++调用Python
C++可以调用Python脚本，那么就可以写一些Python的脚本接口供C++调用了，至少可以把Python当成文本形式的动态链接库， 需要的时候还可以改一改，只要不改变接口。缺点是C++的程序一旦编译好了，再改就没那么方便了。 （1）Python脚本：pytest.py
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#test function def add(a,b): print "in python function add" print "a = " + str(a) print "b = " + str(b) print "ret = " + str(a+b) return def foo(a): print "in python function foo" print "a = " + str(a) print "ret = " + str(a * a) return class guestlist: def __init__(self): print "aaaa" def p(): print "bbbbb" def __getitem__(self, id): return "ccccc" def update(): guest = guestlist() print guest['aa'] #update()
（2）C++代码：
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/**g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6**/ #include <Python.h> int main(int argc, char** argv) { // 初始化Python //在使用Python系统前，必须使用Py_Initialize对其 //进行初始化。它会载入Python的内建模块并添加系统路 //径到模块搜索路径中。这个函数没有返回值，检查系统 //是否初始化成功需要使用Py_IsInitialized。 Py_Initialize(); // 检查初始化是否成功 if ( !Py_IsInitialized() ) { return -1; } // 添加当前路径 //把输入的字符串作为Python代码直接运行，返回0 //表示成功，-1表示有错。大多时候错误都是因为字符串 //中有语法错误。 PyRun_SimpleString("import sys"); PyRun_SimpleString("print '---import sys---'"); PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')"); PyObject *pName,*pModule,*pDict,*pFunc,*pArgs; // 载入名为pytest的脚本 pName = PyString_FromString("pytest"); pModule = PyImport_Import(pName); if ( !pModule ) { printf("can't find pytest.py"); getchar(); return -1; } pDict = PyModule_GetDict(pModule); if ( !pDict ) { return -1; } // 找出函数名为add的函数 printf("----------------------\n"); pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "add"); if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) { printf("can't find function [add]"); getchar(); return -1; } // 参数进栈 PyObject *pArgs; pArgs = PyTuple_New(2); // PyObject* Py_BuildValue(char *format, ...) // 把C++的变量转换成一个Python对象。当需要从 // C++传递变量到Python时，就会使用这个函数。此函数 // 有点类似C的printf，但格式不同。常用的格式有 // s 表示字符串， // i 表示整型变量， // f 表示浮点数， // O 表示一个Python对象。 PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",3)); PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("l",4)); // 调用Python函数 PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); //下面这段是查找函数foo 并执行foo printf("----------------------\n"); pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "foo"); if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) { printf("can't find function [foo]"); getchar(); return -1; } pArgs = PyTuple_New(1); PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",2)); PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); printf("----------------------\n"); pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "update"); if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) { printf("can't find function [update]"); getchar(); return -1; } pArgs = PyTuple_New(0); PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("")); PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); Py_DECREF(pName); Py_DECREF(pArgs); Py_DECREF(pModule); // 关闭Python Py_Finalize(); return 0; }
（3）C++编译成二进制可执行文件：g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6，编译选项需要手动指定Python的include路径和链接接路径（Python版本号根据具体情况而定）。
（4）运行结果：
四、总结
（1）Python和C/C++的相互调用仅是测试代码，具体的项目开发还得参考Python的API文档。 （2）两者交互，C++可为Python编写扩展模块，Python也可为C++提供脚本接口，更加方便于实际应用。 （3）若有不足，请留言，在此先感谢！
